时间：2023-03-23 15:19:28
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（一）大数据增值价值巨大，商业价值、经济价值和社会价值不可估量，终极价值在于助力社会进步与升级。美国奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”，是对其价值最生动的再现。大数据虽然价值密度低，但通过对数据的处理、整合和分析并使用，可创造出巨大的商业价值、经济价值和社会价值。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态已不断涌现，大数据成为经济高速增长的新引擎，正在“吞噬”和重构传统组织架构，必将引发政府、公共事业、制造业、流通等领域全方位变革。特别是人机“生命共同体”快速进化，大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度，成为当代文明建设的助力器，让社会得以革新与升级，最终改变未来。
（二）大数据横空出世，源于个人全球化、记忆数字化、社会网络资本化的全力驱动，是IT业发展演进的历史使然。大数据不是突然产生的，是IT技术发展的必然产物。大数据浪潮主要源于三大驱动力推动。一是互联网、移动互联网及物联网等新一代信息技术，实现了信息、知识和社会关系网络乃至“个人”全球化，为大数据提供了广泛的数据来源。二是数据开放运动和数据民主化，实现了数据的分布式共享和全球性覆盖，云计算等廉价、高效的存储提取方式，让数据成为“共享的社会记忆”，客观上开启了大数据时代大门。三是挖掘复杂社会网络资本价值，加速了大数据技术的深度应用，构成了大数据的经济驱动力。全球化、数字化和社会网络资本化齐力推动了大数据大发展。
二、大数据：国家审计改革发展新动力
正在发生和演变的趋势表明，大数据时代无论对于社会、组织还是个人，都是一次革命，一个巨大的挑战，一个重大的转型机遇和飞跃的契机。国家审计无疑也是如此。1.飞速发展的经济社会新实践，必将推进国家审计理论与时创新。当前，人工智能、社交网站、RFID、语义网、云计算等技术或理念风驰电掣一般闯入我们的工作生活，数据开放、软件开源、普适计算、智慧地球等新思想令人眼花缭乱，新的技术和观念层出不穷。在信息技术环境下，丰富多彩的经济社会实践，通过信息交换、权能传递和功效联动等方式，将先进的信息技术、网络技术、网络时空观、数据挖掘、系统集成以及多媒体等多种学科理论和技术思想深层次地植根于审计理论，刺激审计理论的变革和创新。同时，国外一些先进管理理念，如企业再造工程、虚拟组织、穆尔法则(Mooreslaw)、基尔德法则(Gilderslaw)和麦特卡夫法则(Metcalfeslaw)等，与传统审计理论进行分化、碰撞、对接与融合，必将从广度和深度上推进审计理论不断繁衍与创新，审计理论将呈现多样性、交融性和虚拟性。2.审计客体内涵和外延的扩张，必将呼唤国家审计权力边界顺势突围。近年来，经济社会实践活动中，计算机、数据库、网络等现代信息技术得到了广泛运用，实物流、资金流表现向无纸化、数字化和信息流的转变，业务处理和财务管理逐步实现自动化和网络化，国家审计的审计内容、审计对象、审计资料、审计证据线索等都呈现出普遍电子化、数字化的特点。从而摆脱了传统帐套、传统财务信息、纸质的业务轨迹，从被审计单位的财务收支及有关的经营管理活动，会计资料和其他相关资料，扩展到电子数据、系统内部控制和信息系统自身；从财务数据延伸到业务数据；从内部数据关联到外部数据，审计客体外延和内涵的扩张，突破了以财政财务收支、纸质载体为主的审计权限范围。必然要求法律赋予审计部门数据采集、技术侦查、行政强制、诉讼等更多权力，以应对大数据时代的高科技舞弊，确保审计职能的充分发挥。3.新型大数据技术的广泛应用，必将推动国家审计作业流程优化再造。联机分析、数据挖掘、WEB2.0互联网审计、云技术等大数据技术普遍运用，将所有的审计内容、审计技术、审计方法纳入大数据审计之中。传统的现场审计作业流程必将改造优化为：了解调查，获取信息；采集数据，整理数据；进行数据转换、清理和验证；创建审计中间表；进行数据分析，找出审计重点；构建审计分析模型，分析数据；延伸落实，审计取证。数据分析成为审计作业的核心。信息技术还可以优化审计项目管理，如利用信息技术为审计项目管理内置一个标准的、符合质量要求的审计作业流程，用以规范审计人员的审计作业行为，使不同背景、不同水平的审计人员能够执行相同的审计动作。通过虚拟组织形态和数据集成智能化管理，实行远程控制审计项目，包括审计方案的控制、分工控制和授权控制，为质量控制和风险预防搭建一个良好的、高效的管控平台。4.国家审计供需矛盾更为激烈，必将要求国家审计主体能力自我革命。审计作为综合性经济监督部门，覆盖领域之广，涉及的经济社会活动之多，所产生和集聚的数据规模不可谓不大。大数据价值的发现和挖掘，必定给审计创造了更多需求，打开了更广阔的市场，对审计供给能力提出了新挑战。而决定审计供给能力的关隘就是国家审计主体能力。大数据时代，IT审计师将主导国家审计舞台。而目前，大部分审计人员主要精通财会知识，计算机知识和技能比较欠缺，知识结构还不能满足大数据技术的要求，数据分析与管理高端人才紧缺。审计人员除了要有专业的审计、会计知识外，必须精通信息技术，掌握网络、数据库、电子商务、信息系统的开发与管理和计算机辅助审计技术。优化审计人员能力结构，增强审计干部信息化审计基础能力、数据采集处理和分析能力、监测指标和模型的构建和分析能力、信息系统内部控制测评能力，尤为紧迫。
三、大数据背景下国家审计发展路径
无论是组织结构，还是国家文明，只有充分发挥大数据时代的价值、迎接好大数据面临的挑战并积极应对，才会处于不败之地。因此，国家审计应放眼未来，以大数据审计为目标，加快改革创新步伐，抢占审计发展的突破点和制高点，迎接新时代挑战。
（一）加快理论创新，为大数据审计落地提供实践指南。要坚持实践上的“摸着石头过河”与理论上的“顶层设计”相结合，加强审计理论和实务的研究，在理论上对大数据审计的性质以及由此决定的审计职能与任务等基本问题进行深入研究，构筑起适应大数据时展的、可用于解释和预测多种审计现象的审计理论。加强与国家信息化咨询委员会、公安部、发改委、工信部、财政部和国家信息中心等相关部门的合作研讨，多角度、更准确地把握客观现实及政策约束；组建由学术界专家、审计研究人员和实务骨干组成的团队，承担把握前沿热点、规划审计思路等工作，为加快大数据审计实践提供操作指南。要制定大数据审计发展的长远规划，坚持把大数据审计作为国家审计发展的核心战略，从数据、制度、人才和技术等方面逐步积累基础资源，有计划、有步骤、长期不懈地坚持推进。要加大宣传，营造数据审计文化氛围，革新思想观念，树立正确数据观，建立基于全数据模式、从整体到局部的审计思维模式，用大数据时代精神武装头脑。
（二）加快制度创新，健全完善大数据审计相关法规建设。目前，我国电子商务、网络经济和计算机应用相关法律法规制定相对滞后于经济社会实践活动，有些甚至还是盲区，导致大数据审计的法律地位和权限虚置。要加强电子商务、网络经济等相关立法，把电子合同、电子凭证、电子证据、电子签名的法律效力和保管要求，数据认证机构的管理，电子信息与网络安全等相关问题，以法律法规的形式明确固化下来，为大数据审计提供法律依据。要强化审计权威，扩大审计权限，赋予审计审查审计对象计算机信息系统的功能与安全措施，利用网络和审计软件进行审计，接入、采集、存储、提炼审计对象所有数据等的权力。要坚持本土自创与模仿移植相结合，建立健全与大数据时代相适应的审计标准和准则，如制定大数据审计评价准则、技术标准，数据挖掘分析指南，信息系统输入—处理—输出的符合性和实质性测试的准则，云计算以及网络审计准则等，确保大数据审计有法可依、有章可循。
（三）加快机制创新，积极构造政府主导、审计主推、IT企业参与的大数据审计联动机制。大数据技术在国家审计领域中的推广应用是技术进步的必然要求，但根据国家审计行业自身的特点，其无法自发地独自实现，必须积极构造政府主导、审计主推、IT企业参与的多点支撑联动机制，形成聚合效应。对政府而言，要积极把握大数据战略机遇，制定积极的政策法规，提供高质量的网络基础设施，营造适度宽松的大数据发展环境，鼓励企业、审计部门进行大数据相关的技术研发与应用创新，从标准、法律和意识形态层面大力引导大数据审计发展。对审计部门而言，要制定战略数据储备计划，加快与被审计单位数据实时互联互通，消除“信息孤岛”，为大数据审计提供数据载体；要逐步建立完善中央和地方的审计数据中心，构建审计管理、审计业务、审计方法和评价信息资源库，加快推进国家电子审计信息资源目录体系和交换体系建设，实现数据大集中。对IT企业而言，要深刻洞察大数据审计的需求，提供从硬件到软件、从产品到服务的一体化解决方案；要专注细分领域创新，提供具有审计行业特色的大数据审计专家级方案。
（四）加快应用创新，不断研究、探索、实践大数据审计技术方法。可以预见，大数据时代，审计人员时时刻刻都需要利用信息技术手段处理各种审计业务和工作。要结合审计工作实际，认真研究并积极实践A/B测试、关联规则挖掘、分类、数据聚类、众包、数据融合和集成、数据挖掘、集成学习等大数据分析技术，BigTable、商业智能、云计算、Cassandra、数据仓库、数据集市、分布式系统等大数据处理技术，以及标签云、Clustergram、历史流、空间信息流等可视化技术。要深度分析挖掘审计部门的大数据价值，从“业务驱动”转向“数据驱动”，实现审计决策和管理智能化。通过云计算的IaaS、PaaS和SaaS三大服务模式，建立国家层面的跨行业、跨领域的审计私有云和审计大数据分析平台。要建立审计专家和信息技术专家合作的审计信息技术研发模式，加强审计大数据分析模型和软件的研究开发。建立审计信息技术评选机制，对优秀的审计技术创新进行表彰奖励。建立审计信息技术库，把现有审计信息技术分类整理录入，实现网上查询、培训和新技术添加功能，加快大数据审计技术的推广和应用。
关键词：大数据；企业并购审计；审计风险
并购创造价值，然而在并购后期企业如何将并购效益达到最佳，即如何更为有效地进行并购整合一直是并购研究的一个主要方向。同时，互联网飞速发展，大数据已悄然而至，随之而来的必然会是以大数据为依托的又一波并购浪潮。因此，研究大数据对企业并购审计活动及其风险的影响极具现实意义。
一、企业并购审计与大数据
1.企业并购。企业并购，一般指企业兼并和收购（M&A），是以目标企业控制权为标的进行交易，实现迅速规模扩张、增强竞争力的扩张型商业活动。随着我国改革开放步伐不断加快，“引进来”和“走出去”协同发展，现如今，互联网的迅速发展为中国企业创新带来了极大的动力与无限的可能，以阿里巴巴、腾讯、百度为代表的互联网企业以迅雷不及掩耳之势在我国掀起又一波并购浪潮。2.并购审计。并购审计属专项审计，即注册会计师在并购双方拟定并购计划并签订并购协议之后，为达到提高并购效率，降低并购风险，而提供的包括财务报告审计等专业服务的审计活动。由于并购审计不仅包含一般财务审计的目标，有的甚至关系到企业未来的发展，因此并购审计的目标更为复杂，内容更为丰富。3.大数据。随着云计算技术的快速普及,电子信息、互联网及移动互联网的广泛运用,数据已成为新时期的基础生活资料与市场要素。大数据具有海量化、多样化、价值高、密度低和快速化等特点,更精确地分析企业所处的行业地位、市场占有率等,使企业管理者进行管理决策更有洞察发现力及远见。
二、大数据对企业并购审计风险的影响
根据并购审计的特点以及大数据对于并购审计的影响，大数据下并购审计的风险包括四大内容：首先是大数据对企业并购审计环境的影响，其次是大数据对企业并购审计目标的影响，再次是大数据对企业并购审计内容的影响，最后是大数据对企业并购审计技术的影响。1.大数据对企业并购审计环境的影响。大数据背景下，企业的方方面都会受其影响，就企业并购活动来说，在并购准备阶段，大数据对于并购审计的影响则主要体现在企业并购环境上，例如通常来说复杂的市场环境和不断随市场变化的产品生命周期。大数据的发展对于外部环境的把握提供了极大的帮助。例如市场环境的变化可以通过对大数据的发掘分析，不仅大大提高了市场变化信息的及时性，审计过程中可通过市场大数据下行业中权威预测与评论等信息获取更具准确性的参考，同时降低审计风险。而并购企业的内部环境，如公司的管理水平、企业文化的影响程度，企业监督制度及内部控制的执行情况等内容的审计也会加大并购审计的风险。大数据时代，企业往往会建立内部的数据平台以提高生产与管理效率，在进行企业并购审计时，这些内部的大数据平台对于审计人员准确把握主并企业与目标企业的生产会计信息，充分运用职业判断降低并购审计风险起到重要的作用。2.大数据对企业并购审计目标的影响。企业并购的一大目标便是产生协同效应，然而是否能产生确是未知数，这也是并购审计风险的重要影响因素之一。企业并购并不仅是并购双方有形资产的整合重组，更重要的应是优势互补，将无形的文化与资产进行有效整合，以期企业的更大发展。因此在挑选目标企业时，大数据便能显示出其魅力。数据是一面很好的镜子，审计人员通过对主并企业和目标企业运营情况、发展特点、行业处境等影响企业并购协同效应因素的科学对比分析，寻求业务可持续发展的动力，使企业并购协同效应最大化，挖掘出并购后可达到的最大价值。3.大数据对企业并购审计内容的影响。企业并购审计的内容中，对于对方企业的评估审计关系到目标企业价值，对审计风险影响较大，因此并购审计中评估审计的内容至关重要。对目标企业的评估内容比较广,比如,需要认真分析企业财务运营状况、目标企业竞争力的强弱等；企业并购后联合风险也是并购活动中不可忽视的重要内容，其中发展战略是主并方选择并购对象和类型的基础，关系到未来企业运营状况。而大数据对于趋势与发展分析，特别是用有形数字所表现的信息分析具有不可替代的优势。4.大数据对企业并购审计技术的影响。审计技术的影响因素多指审计人员的专业素养和最新技术应用。大数据对于二者的影响颇为明显，即在信息与数据的选择中，审计人员普遍运用抽样技术，然而数据如何选取，选取之后如何解读却因人而异。但是大数据时代的来临，数据与信息获取更方便、更全面，甚至可以基于全样数据运用大数据技术进行审计分析，减少了审计抽样的风险，从而对于这一问题提供更好解决的可能。同时信息不对称问题造成很多并购活动的失败。大数据时代以其及时性与数据充分性著称，因此，在大数据日益发展的情况下，信息不对称对于并购审计风险的潜在影响不断降低。
三、大数据背景下企业并购审计风险的控制
上述风险的防范重点主要集中在提升数据处理技术、提高审计人员素质、完善政策法律环境等方面。1.注重数据安全，提升数据处理技术是核心。首先，可以根据数据性质和审计需求设置权限等级,严格控制数据访问权限，减少数据外泄的可能性。其次，大数据时代面对海量数据处理,对数据的获取与处理不仅需要Excel或审计软件，还要借助数据挖掘技术缩小数据量,然后再对数据进行分析，从而提高并购审计工作的效率，降低并购审计的风险。2.提高审计人员综合素质是关键。并购审计中审计人员的职业判断举足轻重，审计人员必须提高自身的综合素质,灵活地运用审计方法、审计工具,组合式地解决问题、应对变化。一方面要加强现有审计人员知识结构调整,另一方面要与信息技术等领域的专业人士通力合作凸显团队力量。3.完善并购法律制度环境是保障。大数据在并购审计中发挥更好的作用离不开完善的法律与制度环境。因此，进一步完善与企业并购相关法律法规，形成合理专业的业务规范是大势所趋。同时，在制定相关的会计准则时，既要借鉴国际会计领域的先进成果，也要兼顾我国国情，适合我国境内各类型的企业并购，特别是新兴的互联网企业并购。
参考文献：
[1]我国企业并购现状与成功条件的分析和思考[D].何丽.硕士论文,2010.
[2]企业并购专项审计和财务评价.[J].卢树华.现代商业,2009.5.
[3]企业并购审计风险及其防范.[J].熊梦云、彭卉.财会月刊,2013.8.
[4]企业并购审计风险及其防范措施.[J].何娅萍.时代金融,2013.7.
一、大数据时代对会计学专业的影响
(一)改变会计学专业培养模式
会计学专业一直是广大学子追求的热门专业，传统的会计学专业人才培养模式是理论教学和科研相结合的方式，在教育教学过程中，会计学专业本科生培养侧重于理论知识的掌握，对实践和应用能力比较欠缺。近些年会计学专业毕业生人数增长迅速，社会企业往往更倾向录用有工作经验的毕业生，在当前就业压力比较大的情况下，人力资源市场对会计学专业人才的需求不对接，与社会对会计学专业人才的要求相差较远。大数据时代的到来，给高校会计类专业人才的培养模式指明了发展方向。
(二)改变了教师的传统职能
大数据时代高校教师的传统功能发生了改变，会计学专业教师不仅是为会计学专业学生讲解如何制作会计分录，如何编制会计报表等，而是需要把大学生作为教育教学活动的中心，引导大学生如何使用海量、有价值的数据，更注重培养大学生的实践能力，因此，在大数据时代背景下，会计学专业教师是大学生学习的组织者，引导者，学习行为的分析者，学习效果的评价者。
二、会计类大学生创新创业的价值
(一)缓解就业压力
近年来，全国高校不断扩招，会计类大学生数量大量增加，我国经济结构处在不断发展完善的过程中，会计人才劳动力供大于求，会计学专业大学生竞争压力尤为突出。因此，通过培养会计类大学生的创新创业意识、提高其创新创业能力，对于缓解会计学专业学生就业难问题尤为重要。
(二)培养高素质人才
大数据时代，我国经济活动空间不断拓展，经济主体多元化和复杂化，促使会计行业处在理论、观念、方法等巨大变革的关键时期，进而对会计从业人员提出更高的要求。我国每年都有很多创业者，但很少有接受过系统的创新创业教育，在创业知识和技能上有所缺乏。另外，会计岗位在不断转型，传统的会计已经跟不上社会发展步伐，会计知识的不断更新以及对会计人员素养要求的不断提高，对会计学专业学生来说既是机遇也是挑战，所以我们需要培养会计学专业学生的创新创业意识，提高会计学专业创业者的竞争力和专业素养，提高创新创业的激情和勇气，激发创新创业潜力，从而为会计岗位输送更多高素质、高水平的创业人才。
(三)推动学科建设
大数据时代，会计行业已经由会计电算化时代进入到了会计信息化时代，对现如今会计行业的现行规则，会计理论和会计方法是一种挑战与创新。所以会计学科也要与时俱进有所改变，应该让大学生在学习过程中形成新的、合理的知识结构，涉猎较为广泛的知识领域，包括经济学、管理学、法学等多领域学科知识，以及电子商务，计算机等互联网经济领域的知识。因此，要在传统会计学教育中渗透融合其他领域知识，并且随社会发展不断更新教学模式，完善教学结构，打破以往单一的知识壁垒，推动会计学科的不断发展和完善。
三、大数据时代对会计学专业大学生创新创业教育的促进作用
(一)推动教育科学决策
大数据与传统数据最大的区别在于采集来源和应用方向。传统数据信息采集是在大学生知晓的情况下，对大学生整体的学业情况和对学校以及教学满意度的周期性和阶段性的采集并进行分析；而大数据技术可以在大学生不知情的情况下，关注每一个大学生的细微表现，然后将每个大学生的实时数据进行整合分析，便能解决教育过程中的很多疑问。大数据技术能够采集庞大的数据信息，然后将数据进行动态实时监测和评价分析，使用者将具有更强的决策力、洞察力和优化力，最终实现精准决策。
(二)提高教学管理效率
与传统教学管理最大的不同之处在于，大数据时代的教学管理能够将教学、课后辅导和一些行为学习进行反馈。会计类大学生借助大数据技术，可以更好地了解自己的学习状况，随时随地收集学习中的双向反馈数据，有针对性的开展自主学习，提高学习效率。高校教师利用大数据统计分析功能，用“经验值”来准确衡量大学生在课堂上的表现，表现的越好、越积极的大学生，经验值越高，教师可以准确的掌握课堂每个大学生的学习状况，提高了教学效率。大数据技术也将教学管理与业务流程完美的结合，让教学管理更加灵活智能。例如考勤签到流程，传统的方式是教师根据点名册逐个进行点名，占用了一部分课堂教学时间；大数据技术可以进行线上线下相结合的网络教学管理模式，教师画个图然后点一个按钮就可以完成点名，缺课情况都一目了然，大大的提高了教学管理效率。
(三)整合创新教育模式
大数据时代，开展了很多线上教育平台，如慕课、蓝墨云、易班等，这些教育平台，能够记录大学生每次浏览频率，学习的时间，然后通过大数据分析，从而对每位大学生学习进度进行跟踪，揭示大学生学习效果和学习行为之间的关系，以及进行学习成效评价。运用大数据技术开展线上和线下混合学习模式，将会创新目前的教育模式。传统的教育模式是以教师为中心，教师将知识单向性教授给大学生。大数据时代改变了传统的教学模式和方法，高校教师转变成课堂上的组织者，引导大学生的自主学习，教授大学生学习方法，而不是只是传授给大学生多少知识量。大数据时代的教学模式可以利用移动互联网和智能手机，使教师与学生沟通更顺畅，使教学变得轻松、有趣、简单和高效。大数据时代，能够让高校教师方便真实的获得每位大学生的学习信息，有利于对大学生开展个性化教育。
(四)助力创新教育转型
大数据技术不仅仅是教师教授和大学生听讲的方式，这种方式有效地激活了会计类大学生的本科教学研究，营造了师生互动的对话氛围；这种新颖的授课方式与教师授课相结合，丰富了教师的授课手段，也增加了会计学专业课堂教学的趣味性。在课堂上，高校教师可以随时开展投票、问卷、头脑风暴、答疑、讨论等教学活动；大学生们要借助于手机，可以认真抢答，或者分组讨论形成将结论上传，或者开展互相评价；整堂课下来，师生都有意犹未尽的感觉，虽然大学生们都拿着手机，但是没有走神的机会，因为借助于大数据技术，大学生们要不停地跟上教师的节奏，才能完成课堂要求。教师还可以利用网页投屏及时将课堂上同学们的表现反馈出来，当然也没有哪个学生愿意把自己课上开小差的情景被曝光，因此，课上都会认真听讲，跟着教师的节奏，完成教学任务。大数据技术有助于推动教育转型。
四、大数据时代会计学专业大学生创新创业教育改革探索
(一)构建完整的教育体系
大数据时代，谁善于驾驭，谁便智珠在握。随着大数据技术在教育领域的应用日益深入，高等学校要及时调整思路，提出以高等教育与大数据教育融合为方向，以现代信息技术与教育教学过程相融合，创新构建大数据时代高校教育体系。利用大数据信息深入调研分析用人单位需求，分析同类专业人才培养目标，来不断优化人才培养目标，建立复合创新应用型会计人才培养目标。调整会计人才培养方案，将基础理论、专业实训、创新创业课程相结合，来提升会计学专业大学生综合素质。根据社会企业对会计人才的需求，不断优化人才培养方式，通过校企协同和订单培养的方式，将理论知识与实践需求相结合，大大提高会计学专业大学生的综合素质。
(二)培养创新创业型教师
作为新时代的高校教师，创新是教师的生命与灵魂，但大学教师还要有责任加强大学生的创新意识，激发大学生的创新热情，以培养和提高大学生的创新创造能力为己任。新时代的高校教师只有把创新创业精神同教学创新实践以及大学生的创新创业有机地结合起来，并相互促进和推动，创新创业意识才会不断增强，创新创业的热情才会不断地迸发出来。只有重视创新创业型教师培养，才会为创新创业教育提供人才支撑。高校可以鼓励教师到企业锻炼，参与企业管理，汲取实战经验；建立高素质创新创业教师人才库，由创新创业教师定期指导大学生进行学术科技竞赛，并结合创业大学生职业目标设计开展创业教育。
(三)搭建创新创业教育平台
高校要加强教学管理信息化建设，搭建创新创业教育平台，积极适应大数据时展现状，利用信息技术支持创新创业教育。建立创新创业教学平台，向更多的创新创业大学生提供创新创业的理论和实战知识；创新创业教育平台能够整合多种形式的教学资源，例如创新创业教师精心录制与制作的教学视频和教学PPT等，以及从网络上整合的各类创新创业资源，供创新创业大学生下载学习，将有助于创新创业的大学生相互学习和经验交流。
【会计学硕士论文参考文献】
[1]张蕾.基于云计算和大数据的智慧校园方案设计的应用[J].电子技术与软件工程,2019(5):181.
1.面向云计算数据中心的能耗建模方法
2.云计算安全:架构、机制与模型评价
3.云计算访问控制技术研究综述
4.云计算采纳行为研究现状分析
5.Google三大云计算技术对海量数据分析流程的技术改进优化研究
6.大数据、云计算技术对审计的影响研究
7.虚拟化云计算平台的能耗管理
8.云计算环境下的分布存储关键技术
9.推动中国云计算技术与产业创新发展的战略思考
10.云计算:体系架构与关键技术
11.我国云计算教育应用的研究综述
12.云计算及云计算实施标准:综述与探索
13.云计算:系统实例与研究现状
14.云计算环境下的联网审计实现方法探析
15.云计算和云数据管理技术
16.基于云计算的多源信息服务系统研究综述
17.云计算安全问题研究综述
18.云计算系统相空间分析模型及仿真研究
19.云计算时代关键技术预测与战略选择
20.云计算方案分析研究
21.基于云计算的B2C电子商务企业价值链优化
22.面向图书馆的云计算研究综述
23.云计算时代的数据中心建设与发展
24.基于Hadoop的云计算辅助教学平台研究
25.云计算研究现状综述
26.基于云计算的智能电网信息平台
27.云计算资源调度研究综述
28.论云计算的服务质量
29.我国云计算教育应用的现状与发展趋势
30.云计算及其关键技术
31.云计算技术发展分析及其应用探讨
32.云计算应用服务模式探讨
33.云计算的发展及其对会计、审计的挑战
34.构建云计算平台的开源软件综述
35.云计算安全研究
36.云计算和虚拟化技术
37.基于企业视角的云计算研究述评与未来展望
38.云计算数据中心的新能源应用:研究现状与趋势
39.云计算环境下的电子文件迁移模型研究
40.云计算:构建未来电力系统的核心计算平台
41.移动云计算的应用现状及存在问题分析
42.云计算中虚拟机放置的自适应管理与多目标优化
43.云计算:概念、技术及应用研究综述
44.基于虚拟散列安全访问路径VHSAP的云计算路由平台防御DDoS攻击方法
45.云计算集群相空间负载均衡度优先调度算法研究
46.电力系统云计算中心的研究与实践
47.云计算初探
48.随机任务在云计算平台中能耗的优化管理方法
49.基于“云计算”的数字图书馆服务模式
50.云计算与信息资源共享管理
51.云计算中调度问题研究综述
52.云计算给图书馆管理带来挑战
53.云计算安全研究综述
54.云计算中数据隐私保护研究进展
55.云计算应用及其安全问题研究
56.基于云计算的电力数据中心基础架构及其关键技术
57.基于云计算和极限学习机的分布式电力负荷预测算法
58.美国联邦政府云计算战略
59.基于云计算平台的新型电子取证研究
60.云计算信息安全分析与实践
61.基于Openstack的科研教学云计算平台的构建与运用
62.云计算安全关键技术分析
63.云计算技术研究与应用综述
64.基于云计算的义务教育学科课程资源共建共享模式
65.面向云计算环境的能耗测量和管理方法
66.基于云计算的实验室管理信息系统设计
67.云计算概念、模型和关键技术
68.云计算环境下的审计业务模式变革研究
69.基于Hadoop的分布式云计算/云存储方案的研究与设计
70.云计算环境中绿色服务级目标的分析、量化、建模及评价
71.基于云计算的图书馆建设与服务发展
72.物联网、大数据及云计算技术在煤矿安全生产中的应用研究
73.基于专利分析的我国云计算技术发展现状研究
74.云计算的价值创造及其机理
75.云计算环境下高校实验教学模式的创新与实践
76.寄心海上云:云计算环境下的知识管理
77.基于云计算的居民用电行为分析模型研究
78.云计算环境下的数据存储
79.基于效用的云计算容错策略和模型
80.云计算环境下的智能决策研究综述
81.云计算安全风险因素挖掘及应对策略
82.我国云计算产业发展趋势及政策建议
83.云计算安全需求分析研究
84.智能电网中虚拟化云计算安全的研究
85.云计算架构下的移动学习
86.基于云计算的终身教育服务平台设计
87.云计算在电力系统数据灾备业务中的应用研究
88.云计算与图书馆:为云计算研究辩护
89.浅谈云计算技术
90.云计算研究现状与发展趋势
91.云计算环境下的著作权制度:挑战、机遇与未来展望
92.基于云计算的数字化信息资源建设模型的研究
93.云计算发展态势与关键技术进展
94.云计算技术在图书馆中的应用探讨
95.国外云计算发展现状综述
96.云计算对知识产权保护的若干影响
97.基于云计算的远程教学资源建设模式——以浙江开放大学为例
98.云计算在智慧校园中的应用研究
99.对云计算技术及应用的研究
100.云计算应用展望与思考
101.云计算给图书馆带来的发展机遇
102.云学习:云计算激发的学习理念
103.云计算环境下的信息资源云服务模式研究
104.云计算研究进展综述
105.云计算及安全分析
106.一种云计算操作系统TransOS:基于透明计算的设计与实现
107.基于等级保护的云计算安全评估模型
108.云计算:从概念到平台
109.云计算环境下信息安全分析
110.云计算技术简述
111.云计算综述与移动云计算的应用研究
112.中国云计算产业结构和商业模式
113.云计算安全问题
114.云计算下的国外图书馆联盟服务研究
115.云计算技术的应用及发展趋势综述
116.云计算在区域信息资源共享中的应用探究
117.基于云计算的图书馆信息平台的构建
118.云计算技术驱动下构建数字图书馆虚拟化环境的探讨
119.云计算支撑信息服务社会化、集约化和专业化
120.云计算环境下基于协同过滤的个性化推荐机制
121.云计算环境下的网络技术研究
122.云计算模式在电力调度系统中的应用
123.云计算环境下的隐私权保护初探
一、会计信息化的改革与发展分析
（一）可拓展商业语言
目前，在对会计信息化可拓展商业语言研发中，研发人员探讨的主要内容是相关技术的开发、商业语言内容与类别的采纳以及可拓展商业语言对会计信息化业务造成的影响。在经过一段时间的实践后，我们已经可以初步认识到可拓展商业语言在技术层面的突出表现，但是距离建立完善的技术体系还有一段路需要走。例如，目前的可拓展商业语言分类标准还无法完成准确表达语意的要求。因此，在可拓展商业语言的研发中，需要重视精确语言机制的构建工作，通过完成?τ诨峒葡喙?a href="lunwendata.com/thesis/List_127.html" title="应用论文" target="_blank">应用中语意的统一解释来完成可拓展商业语言的形式?。此外，在目前的可拓展商业语言研究中，主要的发展方向是通过本体与部分论的方法来实践语言的形式化。
（二）云平台构建
云平台的构建中，云会计是一种重要的表现形式，这是会计信息化的一种重要应用形式，也是企业管理中会计信息化的一个重要发展方向。云会计是指基于互联网的使用，将企业经营管理活动中的会计核算、管理以及决策功能整合于会计信息系统的一项综合互联网信息管理技术以及会计处理方法、理念的现代化管理手段，云平台的计算是云会计的基本内核。此外，云平台的构建还体现在企业财务信息资源的共享中。随着互联网技术以及互联网理念的运用，企业与企业之间、企业与公众之间的联系越来越紧密，因此，企业信息化管理中云平台构建会计信息化的研究越来越重要，企业财务信息共享的重要性越来越突出。但目前，关于企业财务信息化的资源共享的研究还只是停留在云平台应用的优势方面，对于信息共享的规则以及具体实践还没有一个明确的标准。
（三）IT 审计实施框架
云计算可以说是互联网时代的创举，可以为企业、会计审计以及政府经济政策的制定等与大数据相关的决策提供强大而有效的技术支持，但是受到云计算平台的影响，相关数据的有效性及安全性也无法得到保障，会计审计在使用这些数据时可能会存在一定的风险性。充分发挥云计算在IT审计中的优势，确保云会计的效果也是目前业内研究的重点。云平台与传统的会计服务软件存在显著的差异，以云计算为基础的IT审计不能照搬传统会计服务软件的框架，需要根据云计算的特点和IT审计的特殊性，构建全新的IT审计实施框架。必须要认识到基于云平台的会计审计的发展，应对传统的会计审计测试方法进行改进，从而降低IT审计的风险性，对AIS内部合理性进行严格的控制。会计云服务对于计算机信息技术的要求比较特殊，在会计IT审计实施框架的构建中，可以借鉴COBIT标准，密切关注流程中每一个环节，提高风险控制能力，通过IT审计框架的实施，推动会计云平台的建设和云会计的进一步发展。
二、会计准则变革和财务报告功能拓展
（一）会计准则变革的经济影响
我国于2006年颁布了一系列具体会计准则（CAS），之后具体准则又经过了两次大规模的修订，对经济社会造成的影响也比较显著。会计准则变革对变革的经济后果分析预测包括非预期效益和预期效益两个方面。首先可以从资本经营层面对会计变革的影响进行分析，明确企业投资行为在会计准则变革下作出的应对，对投资行为的影响一般属于非预期的。从经济风险管理控制角度分析非预期效应传导路径后发现，会计准则变革将会对辐射范围内的企业的投资行为产生深刻的影响，而这种针对会计准则变革的应对则是一种非预期效应。除了对投资行为的影响外，会计准则变化还会对企业的资源配置效率产生影响。相关研究表明，企业资源配置效率会受到会计准则变化的影响，资源配置效率的变化属于预期效应，且这种变革对企业的融资效率的影响要显著低于投资效率。
（二）财务报告可比性和功能拓展
“互联网+”的经济环境对于财务报告的功能范围产生了一定的影响，为了应对全新的社会经济形式，财务报告的功能也进行了拓展。会计准则对于财务报告可比性的影响是传统会计行业财务报告可比性的分析重点，而除会计准则外，其他的因素对财务报告可能造成的影响一般不会进行过多的考虑，这在一定程度上会造成财务报告可比性的偏差。需要注意的是，审计人员工作方式和审计风格的不同也会造成财务报告可比性的差别，不同的会计师事务所就同一会计工作作出的财务报告也会存在较大的区别。大数据时代下，必须要形成统一的财务报告形式和审计风格，因而相关财务监管部门需要对不同的会计师事务所的审计风格进行分析和比较，在此基础之上，结合地区财务状况和经济发展形势制定地方会计规范，对事务所的财务报告审计风格进行约束，提高不同企业、不同审计单位财务报告的可比性，进一步提高会计行业的规范性。FASB对会计财务报告的目标定位为决策有用，在“互联网+”的背景下，财务报告的功能也应当进行合理的拓展。可以将叠加模式作为财务报告期望功能的扩展模式，即在一套传统的基础财务报表之上叠加一张辅助财务报表，对基本财务报表的功能进行补充。
（三）所得税会计准则和计量属性
现阶段，我国所使用的会计准则比较复杂，会计准则资产负债表债务法对企业财务报表内容和汇报间隔进行了规定。企业需要对每个暂时性的年度财务变化状况进行追踪和记录，企业财务人员要严格按照税法和会计准则的要求对账目进行记录，这在无形中提高了企业的运营成本，企业的经济效益会受到影响。一些企业为了提高盈利，避免ST行为，采取了递延所得税的方式，这也说明我国所得税准则还是存在较大的可操纵性的，与此同时，现行的会计准则和各种计量属性实际运用中，相关问题也存在一些自相矛盾的地方。“互联网+”经济背景下，必须要对这种不完善的所得税会计准则进行改革，使其更符合经济发展的要求。为了确保会计准则改革的实效性，在修订会计准则前需要明确各计量属性的定义，对不同的计量属性的所得税会计准则之下的运用方式进行限定，确保计量属性运行的合理性和合规性。基本财务报表的计量属性一般是交易价格，或者是历史成本，现有的价值以及公允价值等都不作为财务报表中独立的计量属性，但是在实际的财务报表应用情况下，计量属性也可以作为交易价格的估价方式而存在。除了基本财务报表之外的其他财务报表的计量属性内容比较多，可以是现行成本、现值以及可变现净值，等等。
三、管理会计的改革与发展
（一）管理会计的系统信息化建设
互联网技术以及互联网理念在我国社会生产经营中的应用范围不断扩大，为了更好地适应时代需要与时代特征，管理会计必须要立足于互联网思维，积极进行信息化的系统建设。在互联网时代，由于信息的频繁交流，在网络环境中往往充?M了各种各样的信息，这些信息有的能够对企业或组织的会计处理提供十分积极的帮助，有的则是一些错误虚假的信息。因此，在“互联网+”时代的管理会计中，需要重视起对有效数据的收集与处理。通过云平台与云计算对有效信息与有效数据进行收集与处理有着十分重要的积极意义。大数据时代，一方面给予了管理会计的发展环境，不断对管理会计的信息化发展提出新要求；另一方面也需要管理会计的相关理念以及会计处理方法能够与信息化的相关理念以及技术实现结合。在企业或组织中，信息化程度越高，那么在管理活动中对于管理会计的要求也就越高，需要企业或组织的管理会计工作能够充分结合信息化。因此，管理会计系统信息化建设是企业现代化管理改革过程中的一项重要内容，企业需要立足信息技术与管理会计的有效结合，来探讨会计信息化系统的建设工作。
（二）管理会计的专业人才
目前，在企业的现代化管理中，存在着重视财务管理人员的队伍建设而忽视了管理会计的队伍建设的情况。这就导致我国企业目前管理会计的人才数量相对较少，而随着管理会计工作要求的不断提高，这一现象已经在一定程度上影响到了企业的健康持续发展。因此，应当从以下方面来实现管理会计的专业人才的建设工作。首先，应当从教育领域重视起相关专业人才的培养工作，通过在高等教育院校中提高管理会计专业培养应用型人才的要求，不断为社会提供符合实际需要的应用型管理会计专业人才。其次，在注册会计师考试中，应当提高管理会计相关知识的考核比重，以此来提高会计从业人员对于管理会计的重视，这是促进会计从业人员正确认识管理会计重要性的有效手段。最后，在企业或组织当中，应当建立起完善的培训制度，通过对会计从业人员的不断培训来提高其对管理会计的认识与掌握，从而适应企业的发展需要。
（三）管理会计理论体系构建
会计准则的恰当运用可以为企业财务工作成效的提高提供必要的保障。在“互联网+”时代背景下，管理会计想取得突破与发展，必须要对原有的理论体系进行扩充和完善，为会计管理实践工作提供理论指导，推动会计行业的进一步发展。现阶段，我国管理会计理论研究的对象大都是借鉴西方发达国家的理论研究成果，缺乏与我国国情的联系。而目前我国正处于经济转型升级新常态时期，与西方国家的经济结构和企业结构的差异都比较明显，管理会计的工作的重点也不同。因而，在“互联网+”经济背景下必须要加强中国特色管理会计理论研究，建立内容中国化、方法国家化、可操作性的管理会计理论体系。
作者简介
段云峰
承担了国内最大电信运营商的数据仓库和大数据中心的设计和建设、运营工作(截止到2015年该系统达到18000TB存储容量，累计投资120亿元)，积累了15年的大数据领域的实际工作经验。带领相关的团队，从系统创建到系统运营，开发了很多大数据领域的各种应用。积累了国内唯一的大数据在大企业建设、运营方面的经验。其前后主持设计的文档，有150余册、1200多万字，涉及大数据系统的数据模型、数据接口、系统架构、质量管控、业务应用、系统安全等各个领域。
秦晓飞
具有理学学士、工学学士和管理学硕士学位。最近十几年先后从事BI系统的运维、开发、项目管理以及应用推广等工作，参与并见证了中国移动BI系统从TB级别数据仓库向PB级别大数据平台跨越的整个过程。先后获得高级工程师、信息系统项目管理师、高级电信业务师、国际信息系统审计师等专业资格认证，并且被评为2012年山西省青年岗位能手。在《移动通信》《中国新通信》《电子世界》《信息与电脑》等杂志发表多篇专业论文，并且申报了多项国家发明专利。
目录
01大数据现状／1
1.1大数据的概念和特点／2
1.2互联网思维的故事／4
羊毛出在猪身上／4
圈客户／圈眼球／4
1.3“天变了”／5
用户变了／6
平台变了／8
金融变了／9
营销变了／9
思维变了／10
1.4大数据为什么需要互联网思维／12
大数据项目不同于传统IT项目／12
大数据产业是咨询服务产业／13
互联网思维是咨询服务产业的法宝／14
大数据“变现”需要互联网思维／15
大数据中“群众的智慧是无穷的”／15
1.5小结／16
02堪比“文艺复兴”的互联网思维／17
2.1文艺复兴的意义类比／18
艺术解放思想，思想解放生产力／19
引导了第一次工业革命／19
互联网引导新的工业4.0／20
改写金融业，改写社会／21
2.2互联网企业的发展／21
BAT的造梦／22
IT技术成为企业的核心竞争力／22
2.3互联网思维的概念／24
2.4互联网思维的特点／24
2.5互联网思维改写了手机产业／26
2.6互联网思维改变大数据／29
大数据的客户体验／29
大数据的产品化思维／30
大数据的平台思维／37
大数据的迭代思维／42
2.7大数据的新生／44
从配角到主角／44
产业化成为可能／45
大数据的春天／45
2.8小结／46
03大数据的发展／47
3.1大数据产业的发展／48
互联网改写了历史，大数据改写了互联网／48
第三次浪潮中的新兴产业／49
数据成为最大的资产／50
促进“理性社会”／51
3.2从网络运营到大数据运营／52
互联网平台如何使用用户数据／53
建立数据分析保障管理体制／55
从基础设施到产品提供／57
从网络产品到数据产品／59
3.3如何运营大数据／60
互联网基因／60
对内服务／63
对外服务／66
大数据营销／68
3.4大数据发展的瓶颈／69
与传统IT不同／70
机构和机制不同／71
新理论和新思维／71
转型更难／72
3.5小结／72
04大数据的客户体验／74
4.1客户是谁／75
内部客户／外部客户／77
个人客户／集团客户／78
校园客户／80
4.2客户的大数据需求是什么／80
取数——“取柴火”／82
取知识——“将柴火烧成炭”／83
取专业建议——“集体供暖”／84
4.3客户体验是什么／85
什么是体验／85
数据如何可读／90
“啤酒和尿布”的另一个角度解读／95
4.4客户体验如何提升／96
服务不同角色／96
娱乐思维／98
管家式服务／98
4.5小结／99
05大数据产品设计／100
5.1大数据产品背景／101
产品长什么样／101
谷歌是搜索门户还是数据门户／102
提品还是平台／103
卖咨询服务／104
智慧产品／104
5.2大数据产品内容／105
工具类／106
中间类／107
像棋谱一样的知识库／108
数据分析手机／109
互联网联通了人，数联网联通了大脑／110
5.3产品的“客户流量”／110
吸引客户／110
运营客户／111
5.4大数据产品类比／113
大数据的搜索门户／113
大数据的社交平台／113
大数据的电商平台／115
大数据的云化——在云里找数据／115
5.5大数据产品特点／115
目的决定产品特点／116
通过对比显示价值／116
更多的群众参与／116
5.6产品的界面优化／117
从苹果App中学习什么／117
结果的可视化／117
5.7产品的用户定位／117
如何让孩子看懂／118
数据的消费者／118
DIY发烧友／118
产品的商业模式／118
5.8小结／119
06大数据的极致思维／120
6.1产品的极致／121
傻瓜化的App／121
新的触摸屏在哪里／123
服务的极致／124
专家的极致／125
棋手的极致／126
智能改造之后的极致产品／127
智慧产品的极致／132
6.2思维的极致／134
兵书的知识提炼／134
参谋的极致／134
知识库和运维／135
思维的“众筹”／135
6.3营销的极致／136
点对点的精准营销／136
成本控制的极致／137
6.4“讲故事”的极致／137
吸引人的标题／138
吸引人的叙事方法／139
吸引人的数据证据选择／140
6.5小结／140
07大数据的快速迭代／142
7.1怎么“快”／143
标准零件的拼接／143
分析过程简单／143
不要追求完美，但求不断完善／144
7.2数据的标准／144
大数据是否还有逻辑模型／144
口径的管理／145
业务元数据和技术元数据／145
7.3平台的标准／146
云计算平台的标准化／146
PaaS还是SaaS／147
7.4环境的标准／148
编程规范和标准／148
软件结算的标准等／149
7.5迭代的知识积累／149
农业知识积累出的农历／149
何时更新、如何更新／150
7.6小结／150
08大数据的平台思维／151
8.1大数据的平台定义／152
数据得到丰富，取得规模效益／153
运营能够细分，拓展发展前景／153
8.2大数据平台思维的特点／153
平台越来越通用，应用越来越专业／153
孤立的数据是金，共享的数据是钻／154
数据的多维决定着平台价值的多样／154
8.3大数据的平台实体——“数联网”／154
数据交换的高效网络／155
数联网的内容／155
访问工具／160
数据管控／161
8.4大数据平台的生态环境／180
谁会购买大数据产品／181
各方获利的互联网模式／182
速度弥补精度／184
8.5平台SDK的开放性／185
平台的可编程API接口／186
数据的标准／186
数据的可读性／187
加工的简化性／188
容易参与／190
人人参与／192
8.6互联网企业的数据开放平台／192
阿里巴巴的御膳房／192
腾讯的微信开放平台／199
百度的阿拉丁／202
8.7人人的“数据”到数据的“人人”／204
8.8互联网平台升级到大数据平台／205
互联网平台是新时代的农业文明／205
大数据平台的价值最大化／205
电信运营商，新的电力公司or大数据公司／206
8.9小结／207
09大数据的跨界思维／208
9.1大数据跨界的背景／209
Hadoop的兴起，去了IOE／209
大数据的渗透——大数据×／210
9.2大数据跨界的定义／211
大数据跨界的特点／211
大数据跨界的展望／213
大数据跨界的案例／215
9.3大数据的业务多维／216
横看成岭侧成峰／216
数据的行业解读／216
9.4大数据的行业交叉／216
电信数据与金融数据的交叉／217
电商数据与医药数据的交叉／219
9.5小结／220
10大数据实践案例探索／222
10.1大数据提升客户体验／223
基于角色的应用／223
解决问题的应用／226
用户的GUI界面／234
10.2大数据实现产品化／238
BI Store案例／238
自助分析工具／242
用户的知识库／251
10.3大数据的极致思维／254
思维导图案例／255
大数据分析报告剧本／256
10.4大数据的跨界思维／258
大数据在交通行业的应用／258
大数据在金融行业的应用／259
大数据在制造业的应用／261
10.5大数据的平台思维／261
淘宝的API开放平台／261
某电信运营商的对外开放平台／265
10.6大数据的快速迭代／267
多波次灰度营销／267
数据字典的迭代／268
10.7小结／269
【关键词】 大数据； 财务共享服务； 资金管理； 资金预算； 资金控制
【中图分类号】 F275 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2017）06-0121-04
引 言
2016年1月15日，《贵州省大数据发展应用促进条例（草案）》正式公布，这不仅是贵州省首部大数据地方法规，同时也是中国第一部大数据地方法规。现如今，数据是国家基础性战略资源，数据互联共享已成为中国政府稳定增长、促进改革、调节结构和推动治理能力的内在动力。A集团经过近三十年的发展，企业规模较大，业务单位众多，同时掌握了先进的信息通讯技术，已建立较为健全的财务共享中心[ 1-2 ]，但A集团的资金管理水平、安全性和资金利用价值等方面并不适应财务共享服务发展的要求，暴露的问题也较为充分和突出。A集团财务共享中心利用企业服务总线将各个下属成员单位的数据传递到共享中心集中处理，接入服务云平台对一系列数据从捕捉到应用进行战略布局，并根据企业内部客户的实际需要提供针对。那么如何在大数据下基于财务共享服务模式建立A集团资金管理框架，并根据新的资金管理模式提高A集团资金管理效率，已经成为亟待解决的问题。
目前，为了更科学地服务于资金管理的应用领域，学者们从各个角度对其展开了不同的研究。张家伦[ 3 ]总结分析了欧美公司先进的财务管理理论，从母子公司职能定位、资金控制体系、资金预算管理和资金战略等几个模块阐述了集团企业资金管控模式。王国超[ 4 ]在此基础上，针对房地产开发这个政策敏感型行业，认为资金预算管理的重点在于分析资金来源，计算资金成本，以及如何定量管理收入、费用和利润。程平、蒋雨[ 5 ]在大数据背景下对资金管理进行了创新，研究了云会计对企业资金管理在资金利用率、效率、资金安全等方面的影响，结合大数据、云会计技术的特征[ 6 ]，构建了一个基于云会计的集团企业资金管理框架模型。
综观上述文献，尽管资金管理有很多研究，但财务共享服务模式下资金管理环境和资金管理风险点已经发生改变，魍车淖式鸸芾矸椒ú辉俾足A集团资金管理需求，而大数据下基于财务共享服务模式的集团企业资金管理研究还相对较少，且研究不够深入。鉴于此，本文以A集团公司为例，首先分析了大数据下财务共享中心资金管理框架构建的考虑要素，其次从资金预算管理、资金控制管理、资金监督管理和资金考核管理四个方面构建了大数据下基于财务共享服务模式的A集团资金管理框架，最后阐述了框架实施时需要关注的关键点。
一、构建大数据下A集团财务共享中心资金管理框架的考虑要素
（一）提高资金管理水平
对于A集团的财务共享中心来说，资金大都是分散在下属成员单位独立管理，通常情况只是把资金收支、利用情况上传到财务共享中心核算，令A集团管理者知晓，以供经营业务的决策。但是这种情形下，A集团无论是资金利用、调度，还是资金管理决策，都难以避免地会产生各种各样的问题。A集团财务共享中心详细了解集团、各个下属成员单位财务信息，在这个基础上，A集团财务共享中心的资金管理重心要从两个方面共同把握：一是怎么合理使用资金；二是如何从合适的渠道获取更多资金，以填补整个集团包括下属成员单位的资金空缺，保障未来的生存和发展。加强A集团资金管理成为一个重要的课题，云平台上，A集团的管理人员可实现对资金存量的监控，并对A集团、各个下属成员单位月度、季度和年度日常经营活动发生的资金收支进行预测，将资金在整个集团进行灵活调配，提高资金管理水平。
（二）提高资金管理安全性
我国沿海地区民营企业主因资金链断裂自杀、跑路等众多事实表明：缺乏资金管理安全性不仅会带来资金损失，而且会导致企业破产，甚至会背上难以承担的巨额个人债务。在资金风险控制方面，A集团财务共享中心没有风控部门和风控流程，集团库存成本较大，过多外汇富余资金存放银行以获取银行的存款利息，对汇率风险没有采取相应的防范措施。大数据下A集团财务共享中心面对复杂、多样化的海量资金数据缺少高效、高拓展性、高可靠性的资金管理系统，以致各个成员单位和各个项目没有实时呈现出相关联的资金流动信息，因此不能实时有效监控整个A集团资金预算、费用报销、应收账款周转、生产材料周转等资金流动情况，这些安全问题可能会给A集团造成巨大的危害。大数据技术为解决财务共享中心资金管理安全问题成为可能，通过云平台可实现对资金流向的可视化实时监控并且在软件即服务层（SaaS）提供风控服务，能尽量减少资金虚报、错报，防止资金舞弊现象的发生。比如对于拨出的生产材料购置资金，A集团的管理者进入云端进行信息查看，通过银企互联平台从银行B查询到已花费30%的资金购买了生产材料D，并且这批材料成功运输到分公司C的工厂，预计30天完成加工，这样就能实时掌握下属成员单位资金流情况，大大提高资金管理的安全性。
（三）强化资金利用价值
A集团财务共享中心的资金管理受到经营管理人员的干预，容易不经过各种科学正规的流程手续而随意作出资金管理决策，且财务共享服务模式下资金集中将加剧这种风险，降低了资金的利用价值。比如财务共享服务模式下A集团的贷款管理受制于集团的高管，不同于商业银行对贷款审查极为严格的资产风险管理，由于对下属成员单位的放贷由A集团的领导决定，有时担保抵押不符合要求，甚至不用担保和抵押就直接把一家下属成员单位的闲置资金贷给另一家下属成员单位，这种情况没有考虑到把闲置资金贷给下属成员单位是否比留在原单位更能体现资金的利用价值，若未来借款单位资金周转不灵，而集团总部以及其他单位也贷不出款且银行不愿意贷款的情形下，极易拖垮借款单位的正常用款需要。这种行为将严重影响A集团内部资源的合理配置，损害A集团整体利益。大数据下基于财务共享服务模式的资金管理通过云平台中的数据挖掘技术，经过一系列数据处理、分析、挖掘等方法，帮助A集团强化资金利用价值。
（二）资金管理部的价值发挥
大数据下财务共享中心聚集了海量的财务数据，标准的财务处理流程保证会计信息的真可靠，使得A集团资金管理部的高管实时了解整个集团较准确的资金运行和资金管理状况，支持资金监督管理的实施。A集团资金管理部负责资金监督，它的职能主要在于对资金管理制度的制定、修改，以及某些需要高管作出资金决策的情形。大数据环境财务共享服务中心实行资金共享集中管理，比如预提差旅费的管理会联通互联网并采用数据仓库、数据挖掘技术，仅需输入几个关键词，云平台会结合过往差旅费使用情况智能得出一个最优预提数，A集团财务共享中心原则上只接受等于或小于这个金额的预提数，这会导致原先有一定资金支配权的业务单位和个人因云平台智能技术产生抵触情绪，这时A集团资金管理部的工作就是如何在大数据环境下制定出既不妨碍资金共享集中管理又考虑到员工情绪的资金管理制度，并在云平台上修改资金管理程序。
（三）资金管理系统的建设
A集团财务共享中心打包好各种基础功能后以服务的形式交付给云平台，资金管理系统位于云平台的业务层，其中基础设施层为资金管理系统提供服务器和互联网等资源，而应用层给予资金管理系统四个方面的应用支持：资金预算管理、资金控制管理、资金监督管理和资金考核管理。应用层资金控制管理下的现金归集提供银企直联接口应用，包括中国银行直联、工商银行直联、建设银行直联、农业银行直联和其他银行直联，因为A集团和四大银行的资金业务量大，所以分别单独管理。另外资金控制管理中还包含大额资金联签、费用报销、内部融资授信、承兑汇票和资金风险控制等应用，而资金监督管理服务中有资金制度及流程修改、综合查询及报表和资金预测及分析等应用。
结 语
准确、高效的资金管理是A集团经营管理的基础，能节约成本并可促进资金的有效配置，而大数据技术为A集团的财务共享中心建立更科学的资金管理及其云平台服务、分布式技术、数据挖掘功能为资金管理决策提供了全方位的支持。本文分析了大数据环境下A集团财务共享中心海量资金管理数据收集和利用的困难，从资金预算管理、资金控制管理、资金监督管理和资金考核管理四个方面构建了大数据下基于财务共享服务模式的A集团资金管理框架，并阐述了该框架在A集团企业实施时的关注点，以期提高A集团财务共享服务中心的资金管理水平。
【参考文献】
[1] 张真昊，孙h[.基于云的财务共享服务模式设计：以费用报销流程为例[J].财务与会计，2013（7）：48-49.
[2] 程平，万家盛.大数据时代财务共享服务中心云平台的构建及其应用[J].财务与会计导刊（实务版），2015（11）：84-86.
[3] 张家伦.企业集团财务管理专题研究[M].北京：中国金融出版社，2010.
[4] 王国超.论房地产企业资金预算管理中的财务控制[D].大连海事大学硕士学位论文，2011.
[5] 程平，蒋雨.大数据时代基于云会计的集团企业资金管理[J].会计之友，2015（10）：134-136.
[6] 程平，温艳好.基于云会计的AIS可信性层次结构模型[J].重庆理工大学学报（社会科学），2014（2）：24-31.
关键词：大数据 高校 信息化平台 构建
中图分类号：G648.1 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）11（c）-0072-02
改革开放以来，在科学技术快速发展的推动下，互联网、云计算及社交网络等层出不穷，使当前社会发展所接触到的数据朝着多元化的方向发展，且数据的增长速度越来越快，这意味着人们渐渐迈入了大数据时代。随着大数据时代的来临，受到社会及教育部门的广泛关注和研究，且在此种背景下，可促进高校信息化平台的构建工作能够较好地开展，同时还可推动教育改革。而高校作为培养人才的重要场所，做好学校内部信息化平台构建工作显得很有必要。
1 大数据
当代社会经济飞速发展的背景下，社会各界对大数据缺乏一个明确、统一的定义，维基百科笼统的定义成，主要由巨型的数据整合构成，这些巨型的数据已超出人们可在接受的时间内，来收集、储存及处理数据的能力，且数据的增长速度非常快，因此，将其称为大数据。
1.1 大数据时代背景下数据量快速上升
相关研究结果表明，2007年，全球网络系统的储存数据超过350 EB，如果将其换算为GB，则高达3 200亿。在所存储的数据当中，只有少量数据保存在以往的网络媒介上，如报纸、杂志以及书籍等，其他的都是数字数据[1]。
1.2 大数据时代背景下人们思维方式改变
以往的计算机水平非常低，人们只能通过随机选择的方式来研究大量数据，以利用较少的数据，得到更多有用的信息。但该种采集信息的方式所获取的信息，具有很大的局限性，只能从采集的数据中，得到事先所设计好的答案，得到的答案并不是适合在任何情况下使用，很难了解到更多深层次问题。若把计算机网络当作随机抽样对象，则很难找出一个最佳数据抽样标准；若抽样网络比较小，则利用抽样数据研究得出的结果，就很难体现网络系统的结构特性。
2 大数据时代下建设高校信息化平台中出现的问题
现阶段，高校网络服务体系建设过程中，校园办公系统和校园网属于其中非常关键的构成部分，且在网络技术、大数据技术快速发展的环境中，与大数据时展越来越近，这就使得高校内部拥有大数据的可能性逐渐提高，加强对高校信息化平台的构建非常关键，但随着建设工作越来越复杂，在建设中常常会出现很多问题，具体表现在下述方面。
2.1 信息化系统安全系数偏低
各个高校在构建信息化平台的过程中，所收集到的数据信息非常多，主要有机密数据、敏感数据以及隐私数据等，数据属于高校的一项核心资产。在大数据时代，如果数据被随意破坏或是篡改，则会对数据真实性造成非常严重的影响，从而影响数据挖掘结果在信息化平台构建中有无价值，数据一旦泄露，则会直接影响其建设效率[3]。因此，保证高校信息化平台构建过程中，各种数据信息的安全性、可靠性非常关键，这也是信息化平台构建过程中应解决的一大难题，所涉及的内容较多，如网络安全、数据权限管理、用户应用习惯及加密技术等。
2.2 信息化平台建设保障机制较差
大数据背景下，高校在进行信息化建设的过程中，常常会忽视信息化平台的稳定性以及实用性，根据单一的部门业务需求来规划及建设相应的信息化平台，这就常常会使得平台内的信息系统、软件、硬件以及数据库等互相分离，独立地支撑各种信息系统。而且，高校信息化构建因规划不够完全，造成很多顶层的设计、专业人员以及保障措施方面的投入较小，进而影响整个信息化平台建设工作的有序开展。
2.3 信息化平台系统不够集中
在大数据飞速发展的环境下，数据即资产，各高校内部的数据量非常大，由大量数据当中提取数据价值水平的高低可充分反映出各高校内部的信息化平台构建水平的高低。因以往高校对于信息化平台的构建规划并不完善，尽管构建了相关的图书馆管理系统、校园网站、一卡通系统以及教务系统等，但是每一个系统之间的数据比较分散，各个软件、硬件均独立运行，这就导致大量有用的数据难以较快汇集，从而形成单一的数据信息平台。而高校的信息化平台建设要求校园内部和信息化的系统之间实现各种数据信息共享，以便获取较多数据源，从而为高校提供可靠、真实的数据源[2]。
2.4 信息化平台建设数据准确度不够
高校经不同类型的传感器、应用系统以及感应器等数据工具来收集相关的数据，且把所收集的信息变得更加数字化，但是在采集期间，相关人员应保证所收集数据的可靠性、真实性，避免人为篡改数据。而且所收集的大量数据中，可以直接使用且价值高的数据信息相对少，且数据的结构类型较多，应把原先非结构化的数据直接转化成结构化的数据，由于数据的格式转化中会将部分的源数据当中所蕴含的各种信息丢失，从而影响整个数据收集及挖掘结果的准确性，从而削弱整个数据在高校信息化平台构建中起到的重要作用。
3 大数据时代背景下高校信息化平台建设规划
3.1 建设统一数据平台，优化配置资源
由于之前高校内部的管理人员在构建信息化平台的过程中，缺乏一定的信息化意识，对于顶层的设计未进行较好地部署及计划，这就使数据不够规范，各个业务系统在运行期间相互独立，缺乏关联。而在大数据背景下，经构建相应的云技术数据中心，于校园网络的基础之上和物联网互相融合，于全校范围内部署各种类型的数据采集器，如感应器，以快速收集设备、人员、设备、餐饮、交通及学习等方面的信息，实现信息化的系统和原有系统之间互相连通，共享各N数据信息，并将所获取的数据直接导入整个数据中心，从而实现数据化转变，以便为高校构建一个面向老师、学生提供科学管理、在线教学的信息化教学平台。
3.2 合理编排课程，促进平台建设
对于高校而言，改革教育的课程体系属于一个十分重要的环节。但在大数据时代影响下，学生的学习资源非常丰富，教育环境越来越开放，因此，构建高校信息化课程体系，可突破传统的模式，即邀请一些教学经验比较丰富的老师，随意、自由搭配课程，这种方式缺乏明确的教学目标，课程体系的系统性不强，很难提升高校的教学质量与水平。
因此，高校领导应结合学生的学习能力及自身的发展情况，并结合所处环境，收集大量的数据，对其进行科学、合理整理并分析，并对之后的发展情况做一些适宜的预测，以便了解高校学生应学习的内容，进而编订相关的学习课程，促进信息化平台建设工作的有序开展[4]。而且，在大数据环境下，高校在进行课程编订的过程中，可适当融入相应的信息化技术，且将数据分析作为重点，构建相关的数据库，以期能及时了解学生的学习进度及学习情况，从而适当调整主要课程。
3.3 更新数据系统，确保数据精准
近年来，随着大数据发展越来越迅速，在此种发展环境下，大量数据（机密、敏感及隐私数据等）的安全变更非常关键。信息安全与加密技术、网络安全、权限管理、数据识别技术以及用户认证等方面有直接联系，这就使得高校在构建信息化平台期间，应构建基于大数据的安全信息体系，主要表现为：
第一，构建数据收集设备或是数据软件监管体系，针对所收集的各种软件、设备做相应的标识和身份认证，保证所收集设备或是软件使用的安全性，同时对所收集的设备或是软件内的各项指标做相应的安全测量评估，以保证设备或是软件处于正常的运行状态，从而保证数据源的精准性。
第二，构建校园网使用设备及用户监测体系，做好用户登录认证体系，针对校园网用户或是终端所出现的数据异常情况做实时检测，以免校园网中出现不安全的用户，同时严格监管校园网内部使用情况，进一步健全网络安全管理、应急以及数据的备份等相关制度，以免高校信息化平台构建过程中出现管理制度不够健全的问题[5]。
3.4 合理规划流程，实现数据共享
目前，高校在进行信息化平台构建的过程中，需成立相应的领导小组和信息化部门，以便为信息化构建战略提供相应的保障。首先，主要由领导小组做相应的统计部署、统计规划、顶层设计等，以制定相对应的构建流程，从而为建设提供相应的保障；其次，由信息化部门积极落实各项信息化平台构建方案以及较为详细的步骤；最后，各个部门根据信息化构建方案的要求，规范化地分析及整理各个数据、师生信息以及档案等，以便为获取校园信息化数据及导入提供保障，快速解决各个信息化平台和系统之间的数据共享，从而实现数据信息统一。
4 结语
综上所述，该文从大数据定义及发展特点展开分析，进一步了解基于大数据背景下高校信息化建设工作中存在的缺陷，如信息化平台建设数据准确度不够、信息化平台系统不够集中、信息化系统安全系数偏低、信息化平台系统不够集中等，深入探究大数据视野下构建高校信息化平台的重要举措，主要包括：合理编排课程，促进平台建设、更新数据系统，确保数据精准、建设统一数据平台，优化配置资源等。经对该文进行阐述，重点凸显信息化平台构建在我国高校管理中所表现出的优势，这对于之后进一步推动大数据背景下高校信息化平台构建工作的持续开展具有重要的参考意义。
参考文献
[1] 李欣，陆虹，曹建清，等.基于信息化平台的高校科研项目协同管理模式探析[C]//2013年高校科技管理研究会学术年会论文集.2013.
[2] 杨剑钧.基于免疫系统论的高校内部审计信息化平台的构建[J].行政事业资产与财务，2015，24（31）：46，83-84.
[3] 魏培文.云计算在高校就业信息化平台建设中的应用研究[J].数字技术与应用，2015，10（3）：74.
关键词：大数据；智慧校园
中图分类号：TP3 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2013）24-0003-05
一、信息化进入智慧校园时代
智慧校园是高校信息化建设的新阶段，其特征包括移动互联网、物联网在内的网络高速泛在、无缝互联与环境感知、智能终端广泛普及与应用、开放协作的学习科研和工作环境、知识的分享和创新等。智慧校园与互联网新技术结合紧密，利用云计算、虚拟化和物联网等来改变校园用户的交互协作、知识传递和资源共享形式，将学校的教学、科研、管理与资源、应用进行整合，以提高服务的灵活性、全面性和易用性，从而实现校园智慧化服务和管理的新模式。
智慧校园的内涵和最终目的是服务。智慧校园以数字校园为基础，追求资源与应用的高度整合，强调为用户提供个性化的服务，更多地体现服务的智能化和人性化。复旦大学在“十二五”规划中将智慧校园的建设分为如下几个基本要素：
1）感知层：对学校的人员、设备、资源的全面感知；
2）网络层：各类网络的互联互通，所有感知信息的实时传递；
3）数据层：数据的全面集成和智能分析；
4）应用层：智能决策、按需服务、灵活应对。
在规划设计中描绘了一个学生未来一天的学习、生活场景，体现了信息化无处不在、服务优质便利的智慧校园个性化体验：
7：00，寝室，手机，来自日历系统的提醒，今日课程：中国历史，8：00-9：40，3教205；办公自动化，13：30-16：00，原定计算中心201，因特殊情况更改为计算中心306。
8：00，教室，平板电脑，无线网络：云存储系统下载本节课讲义与参考资料。
9：50，教室，平板电脑，无线网络：地理信息系统，查询3、4节空闲教室准备自修。
11：40，室外，手机：地理信息系统，懒得排长队，查询人流量较小的食堂。
13：20，路上，手机：通知里提醒了更换教室，还好不至于走错。
13：30，多媒体教室，瘦客户端：VDI云桌面，通过学号登录，系统就是老师预先定制的模板，各种相关程序和素材均准备好了，完成课堂作业后直接通过挂载的云存储系统上交。
15：30，运动场：凭校园一卡通在pos机上验证身份、借用器具，参与体育锻炼。
17：00，食堂：手机通过“i复旦”查看各食堂用餐人数情况和菜单，寻找合适的餐厅。
18：00，路上：通过手机看到图书馆阅览室已经满员了；查看教学楼未安排上课的空闲教室、进入教室自修，打开笔记本，通过校园无线网登录网络课堂参与讨论。
22：00，寝室，笔记本电脑：白天课程的材料不需要U盘，云存储系统已经同步到本地，助教批改好的作业也已经包含其中，课程讨论区里，老师推荐的一部资料片有热心的同学分享，直接转存到个人空间等明天看。
……
在智慧校园的场景设计中，校园网，尤其无线网、物联网是承载服务感知的基础设施，师生用户拥有云端的存储和计算资源，用户通过手机、平板电脑和智能终端体验服务，基于知识的资源共享成为学习活动的重要组成部分，个人服务系统的用户体验决定了服务的接受程度，信息推送、个人日历、提醒服务等信息服务将彻底整合……归根到底，智慧校园将极大地改变师生的体验。
复旦大学计划将建设重心集中在这几个方面：完善无线网络覆盖，建立以RFID、无线AP、校园卡等为基础的物联网，研究知识管理与分享为基础的在线教学和科研服务体系，围绕用户体验提升建立全校多种资源的整合、预约、管理等，建立服务的能力预测和结果评估机制，统一学校服务接口，形成以“i复旦”移动智能终端应用和个性化“一站式”服务平台为依托的信息化服务门户。
对数据的充分利用是服务优化的有效手段。在数字校园建设期间，许多高校都开展了数据中心建设，积累了大量教学、科研、运行管理等方面的数据，传统的以流程为主体的业务模式所沉淀下来的数据成为新的宝贵资源。如何在数据中发现有价值的信息，转化为服务优化的依据，是校园信息化实施过程中所面临的问题。大数据作为解决问题的创新思路，成为业界的火热话题。在高校信息化面临提升的阶段，它被引入智慧校园建设，引导着教育信息化工作者从繁琐的业务中抽身出来，推动业务服务向更深层次的数据服务模式转变。
二、数据应用的现状与困境
数据是信息化建设的核心资源，是信息化服务得以推行的基础。很多学校在信息化建设过程中，虽然都考虑了数据的积累和管理，但在如何分析挖掘、充分利用方面还不够重视，很多业务系统早期设计中基本以完成业务为主，很少去考虑数据如何利用。以复旦大学为例，自2001年以来，建成支持全校师生统一身份认证、共享数据库和URP应用系统的信息化校园环境。据不完全统计，截至2012年，学校各业务系统已有结构化数据表近万个，记录数2亿余条，核心业务数据规模近400GB；在非结构化数据方面，也积累了大量的课件、视频材料，但这些数据和资源还没有得到深入地利用。这几年随着存储价格的下降，存储规模在不断提升，我们已逐步扩容到有近PB的数据存储设备，通过对个人查询、院系/部门统计和校级决策支持等三个层面数据中心的统一建设规划，将陆续服务于校园网络公开课、个人云存储、数据备份和分析等信息服务。
在建设中积累的庞大数据量，使得通过数据分析获得知识和服务的能力进一步提升，为全校师生及决策层提供不同的数据服务的迫切性也逐步显现出来。复旦大学积极开展信息化数据应用，主要提供如下几个方面的服务：
1.数据整合支持“一站式”服务
信息化“一站式”服务的设计往往会涉及多个部门的多项业务，为保障服务中心各项业务的顺利流转，需要多部门的业务数据协同支撑。数据中心将运行过程中逐步积累的业务数据合并、抽取和同步置入综合服务数据库，通过数据筛选，面向跨部门业务和个人综合业务形成完整、独立的主题数据库，提供数据封装和应用接口。在业务流转过程中，无需变更各部门的工作流程，上一步骤的结果数据利用数据集成技术交换下一步骤的输入数据，实现信息和流程的无缝对接。基于高度集中的业务数据交换，建立了包括迎新、离校等跨部门业务的“一站式”服务平台，以及依据师生角色生命周期形成教务、科研、认识、IT和其他等5个类别70多项业务服务的门户。
2.集中展示综合数据服务业务部门
综合数据展示服务向职能部门提供自定义或预设主题的查询和展示服务。依托第三方数据展示工具，根据各职能部处的数据需求，逐步建设涵盖教职工与本专科生、研究生的6大类17小类的主题数据展示系统，主要包括人员信息类（教职工综合信息统计、学生综合信息统计、本专科生基本信息查询、教职工基本信息查询、研究生基本信息查询），科研类（文科科研数据分析、教师学术表现），教学类（研究生成绩分析、招生数据分析、本科生生命周期数据分析），综合服务类（一卡通分析、图书馆客流分析、综合校情展示、其他信息），资产类（宿舍数据统计、宿舍使用情况统计、资产设备统计），报表相关类（教育部高基报表）等主题。
3.数据统计和分析辅助校务改革
根据业务部门的要求，对全校的各类数据进行综合分析，通过纵向对比（与本校历来的数据相比较）和横向对比（与其它同类院校的数据相比），发现问题并采取相应处理措施，辅助学校的管理决策，提升学校管理水平。以招生管理为例，复旦大学在过去几年中，信息化部门一直在配合招办开展以数据研究支持招生就业对比分析、指导招生改革的工作。分析过程主要关注国内不同生源地（东部/西部/城镇/农村）入学后的绩点、不同类型生源（自助选拔/保送生/委培生/预科生/留学生/港澳台学生）入学成绩和毕业成绩对比、毕业去向对比等，对学生的入学、学习和毕业过程的跟踪分析反馈，为招生改革提供数据支持。
在开展的数据分析和应用工作过程中，一些问题暴露出来。
一是数据的规模不足、形式单一
尽管信息化校园产生了大量的数据，但从实际展示和分析应用中，绝大多数使用的都是结构化业务数据，非结构化数据的应用还未真正得到重视。非结构化数据有各种文档、课程资料、科研数据、创作素材、网络日志、用户发表的网络言论等，往往在校园网和系统运行、师生利用校园网进行教学科研过程中产生，数据量巨大而形式混杂，在传统的IT技术体系中很难找到良好的方式方法来有效管理。然而，如果缺失这些很能反映师生用户在校园网的工作、学习和生活方面行为的非结构化数据，那么在数据分析和应用过程中仅能使用有限的业务数据，必然降低了数据利用的价值，局限数据应用和服务手段的发展。
二是业务部门数据利用的意识欠缺
业务部门往往对信息化的意愿不强，主动性不够。对于业务部门来说，利用信息化手段辅助加快业务进程、简化业务过程、保障数据安全，有效提高工作水平已经达到了自身的预期，而对数据的综合分析，特别是深层次的利用由于过程不直观、成效不明显而动力不足。特别是在当前的行政体系架构下，学校每个部门主要负责自身的业务职能，对有效完成这些业务流程、并进一步提高和完善关乎其自身利益，有较高的积极性；而对于一些数据挖掘、利用产生的效果能影响到其他部门的，由于没有对本部门产生明确的效益而态度消极。
三是数据挖掘、研究层次亟待提升
在很多数据的分析、利用过程中，信息化工作者和业务部门往往满足于对数据的简单分析，即只对能分析出简单的因果关系的数据产生兴趣，例如对一卡通的消费情况进行统计，能很简单地发现学生的住校情况、确认贫困生的消费情况等，这对学工部门的学生工作无疑是起到作用的。然而对于更深层次数据挖掘，例如将学生一卡通消费情况和学习成绩挂钩，却很少能有业务部门能意识到其中存在的相关关系。复旦大学曾经尝试做过研究，发现了使用一卡通消费按时吃早餐的学生人群相对不按时吃早餐的学生人群学习成绩绩点有明显差别。这两者之间虽然没有简单、直观的因果关系，却存在某种必然联系，而该现象没有得到有关部门的充分重视，无法对业务的调整产生良性反馈。
三、大数据的启示
大数据时代的到来为陷入瓶颈的信息化校园数据利用提供了新的出路。大数据技术与应用的一般观点认为：重视数据的全面性而非精确性，将海量数据作为量化事物和行为的一种基本手段，以此可发现事物之间的相关关系，并用于改造流程和优化服务。
众所周知，大数据的特点可以用4个“V”――Volume，Variety，Value，Velocity来描绘，或者说有四个层面：第一，数据体量大，数据量从TB级别跃升到PB级别；第二，数据类型多。如网络运行日志、公开课视频、课程资源图片、无线网或物联网的定位信息等等，除了结构化数据以外，还有规模庞大的非结构化数据。第三，单体价值低，整体价值高。以网络日志为例，连续不间断网络行为中，单一的一个或几个网络行为不能说明任何问题，但大量的、整体的日志则可描绘整个网络访问的趋势。第四，处理效率高。与传统数据处理方式有区别，大数据在处理过程中尽量简化复杂度，不强求数据的连续完整，而尽量高效快捷。
大数据将全面、多源的数据作为一种优化服务的手段纳入视野，对高校信息化服务的发展将产生巨大的影响。在数字校园建设阶段，学校信息化重视的是业务系统的建设、业务流程的完善和业务数据的积累，这个阶段的数据以结构化为主，采用关系数据库存储，数据利用以数据的共享、展示、统计为主。数据的准确性和安全性是这个阶段数据管理追求的目标。随着高校信息化建设进入智慧校园阶段，用户对服务的要求越来越高，迫使信息化部门对服务的精细化进行深入考虑。智慧校园以个性化服务为目的，势必要求信息化管理者对用户的服务需求进行深层次的发现和挖掘。例如，校园网、物联网、无线网、一卡通、eLearning系统、MOOCs、社交平台、生活服务平台、预约系统的日志记录等反映了用户的日常网络使用行为、消费能力、喜好和学习习惯，对于实施“一站式”服务，优化管理环节，以期提升用户使用体验，具有重要意义。相对于传统的数字校园的业务数据，这些能反映“人”的属性的数据数量巨大而且持续不断在产生，大部分是非结构化数据，结构千差万别难以用关系型数据保存和处理。因此以Hadoop为代表的许多开源或商业分布式大数据处理架构和MangoDB、Cassandra等NoSQL数据库进入了校园信息化视野，这类基础应用着重于分布式协同和结构可扩展性的研究，适合于非结构化数据的存储。因此，在智慧校园建设阶段，对数据的保存和利用将以多源、海量的结构化和非结构化数据为主，基础设施的成熟和完善，将为大数据的处理和分析创造基本条件，从此校园信息化建设将可以从宏观上具备对用户行为和属性的描述能力，这对信息化服务的预测和评估提供了基本依据。
四、从数字化到数据化
大数据并非一个确切的概念，也不是指一种具体的技术，而是指处理的信息量过大、超过一般计算机处理能力的数据技术和使用思路。在高校信息化领域，大数据的概念刚刚兴起，如何应对大数据的到来是每个高校都会面临的问题。毫无疑问，大数据时代将会涌现针对数据的存储、分析和挖掘的各种技术和应用。然而，对于高校的信息化管理者，在海量数据的获取、汇集、存储问题之外，还应该着重考虑数据化――即采用数据描述事物和现象使之可量化分析的过程。
数字化和数据化大相径庭。在信息化校园中，数字化指的是将职能部门的业务流程转化成业务系统，将业务过程产生的数据转换成电子数据存入数据库的过程。数据化则是指在数字化的基础上，利用数据来对事物和现象进行描述，使之能同时被人和计算机所理解，量化是数据化的核心。
在信息化校园中，基础数据平台和共享库是存储数据的核心载体，保存的是来自各个管理系统的职能数据，这些数据可为信息化的业务过程直接利用。在数据化过程中，这些只是“原子”数据，通过有效的组织，可以形成服务成效数据化、业务模式数据化、用户行为数据化和用户属性数据化等在信息化服务中管理者比较关心的数据化形式。例如，服务成效数据化可以采用用户使用信息化服务的时间、点击和填写表单的次数、以及服务系统中的评价体系来综合体现，通过服务调整对数据的持续改变来衡量服务优化的成效；业务模式数据化对业务过程进行量化，可依此对业务管理的调整进行预测，例如在财务报销过程中，根据网上预约人数和同期实到人数进行综合评判，业务部门据此预测安排服务人员数量；用户行为数据化可根据用户使用网络系统的日志来分析用户群体在使用系统和网络的过程中对各种资源的停留时间、资源消耗和共同兴趣，教学科研部门可据此来调整教学策略，为用户统一提供相应的协作平台和资源共享服务，而信息化部门则可根据用户行为特征优化网络带宽资源，提高网络利用率和用户体验；用户属性数据化则根据用户自身填报或统计挖掘的数据来对用户的某方面的能力和属性进行描述，以便学校为每个师生提供有针对性的良好服务，例如复旦大学在进行的教师科研教学能力属性的挖掘中，对图书馆历史数据中的论文署名进行了梳理，将教师的论文数据化关联到个人；进一步深入结合教师在eLearing网络教学平台的活跃程度、教学评估、论文合作署名等信息，就可以描绘出一个教师的科研能力、科研范围、合作者、教学能力、学生关注度和欢迎程度等，为学校改进教学和科研管理提供依据。
五、大数据创新信息化服务管理
复旦大学在数据化的过程中，逐步完善数据应用机制，建立创新的数据管理和利用体系，包括利用云计算和虚拟化技术建立数据基础设施，探索建立数据量化标准规范，推广个人数据服务以完善数据收集机制，创新数据统计与展示服务业务变革。
在智慧校园建设中充分应用大数据，是提升建设水平、提高服务质量的有效手段。显然，应用大数据并不仅仅是利用云计算、分布式或虚拟化手段完成数据的存储、保管等技术层面的问题，而需要整个校园信息化环境，从业务部门到信息化部门，主动思考，积极探索数据的收集、量化、应用和管理模式。复旦大学在信息化建设过程中，特别重视数据对信息化对象、业务、过程的刻画，开展了一些有关的特色工作。
1.以“人”为核心建立数据收集和应用机制
师生用户始终是校园信息化服务的核心，围绕“人”来建立数据收集和应用机制，不仅能抓住重点有的放矢，又能简单易行清晰完善。复旦大学建立信息化“一站式”服务平台，整合跨部门业务，统一数据来源，分离后端逻辑和前端界面，使得用户可以专注与友好、统一的服务界面交互，提升用户的应用体验，统一业务数据收集入口；抽取与“人”相关的各类数据，除信息化部门自主维护的系统外，还通过多种方式共享由业务部门独立建设的业务系统中的数据，建立个人数据中心，主要功能包括数据展示、数据填报、数据下载等服务；并规划在个人数据中心基础之上逐步建立、完善校级的统一填报中心，将填报服务与管理流程分离，使所有基础数据对师生可见，减少重复上报，达到数据的高效利用。
2.依托基础数据积累探索数据化标准规范
传统的信息化校园的基础数据标准规范主要适用于学校业务的各类信息编码，统一人员、设备、财务、科研等各项业务的定义和描述，用于指导信息化建设过程中的数据统一。数据化的过程在基础数据规范标准上，对事物与现象进行描述，比如对一个教师而言，应该记录什么信息、何种行为才能展现其科研和教学能力，并无标准，因此开展这方面的探索和研究，具有重要意义。目前，在教师个人的科研和教学活动能力方面，可尝试通过收集eLearning网络教学平台中课程资源的教师活跃程度数据、学生参与度数据、教学评估数据、图书馆论文库中的论文作者和影响力匹配数据、学生选课成败历史数据以及其他相关数据来综合评定。
3.完善数据生产与消费循环机制
数据只有在流转中才能体现其价值，有价值的数据才能引起使用者的关注，使数据权威生产者变被动为主动地去维护数据、以保证数据有效性。通过在个人、IT部门和职能部门之间形成互助互利的数据交流模式，使用户从个人数据中心获取和维护个体属性数据，在填报中心填报业务相关数据；填报需要的基础数据均来自于个人数据中心，最终实现用户无需每次都要填写重复的个人数据，使得个人数据高度共享，最大限度地减少重复填报次数；业务系统间的数据共享促进数据的流通，减少“信息孤岛”现象的存在。职能部门从数据共享中获得好处（简化工作，提高效率），反过来也促进了管理者在数据利用上的观念转变，推动职能部门使用数据和维护数据的积极性。在数据产生和利用的各个主体之间，建立“个人-院系-学校”自下而上的数据监督与管理机制，形成内需拉动的信息化发展良性循环机制。
4.注重隐私保障数据应用安全
智慧校园的大数据环境下，用户使用校园网的访问行为、一卡通消费、无线定位所处位置等与用户习惯有关的信息进入到业务部门的业务处理范畴，甚至可能通过对数据的挖掘分析出用户的隐私，例如通过一卡通消费可能发现用户的家庭经济状况、通过无线定位可能描绘用户在校园中的行动轨迹等。隐私保护无疑是大数据时代的一个重要课题，是新形态下的数据安全问题。复旦大学在数据利用的隐私保护方面，有如下考虑：首先在数据中心的基础设施上要保障网络安全，部署防火墙和数据审计设备，增强数据安全，杜绝校园网DMZ区以外的区域对数据存储系统的直接访问权限；其次，建立数据利用的安全机制，减少数据管理的超级管理员数量，数据开发者和管理者分开，数据由技术部门统一维护和管理，对业务部门的数据分享以隐私消除后的数据为主；第三，在数据应用方面，完善权限管理，以大数据分析预测用户行为为主，以宏观的数据视角支撑业务改革，对于涉及到个人的数据应用做好管理与宣传，减少影响。
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